10.16208/j.issn1000-7024.2020.02.029
基于改进SSD算法的双目鱼群图像检测
针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD(single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测.借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六层匹配特征逐级映射到第四层,提高特征匹配精度.在Labeled fish in the wild数据集上对本文算法进行验证,对小目标鱼群的检测精度在90%以上.
深度学习、图像拼接、目标检测、特征匹配、特征融合
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目 ;苏州经贸职业技术学院科研基金项目 ;昆山市科技计划基金项目
2020-04-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
488-493